CameraBench
[NeurIPS 2025 Spotlight] Towards Understanding Camera Motions in Any Video - sy77777en/CameraBench
[NeurIPS 2025 Spotlight] Towards Understanding Camera Motions in Any Video - sy77777en/CameraBench
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CameraBench is a practical fit for buyers evaluating Research tools, Video editing, and #Video Analysis tools.
- 适合谁使用？
- Computer vision researchers who need a labeled test set for camera motion understanding; it pairs over 1,000 expert-labeled videos with ready evaluation code
- 定价
- free
产品信息
这个产品能做什么
[NeurIPS 2025 Spotlight] Towards Understanding Camera Motions in Any Video - sy77777en/CameraBench
来源 github.com
兼容生态
支持平台
- 网页
AI 模型
- Qwen2.5-VL
- Qwen2.5-VL-7B
公司与创作者
谁打造了 CameraBench？
- 产品
- [NeurIPS 2025 Spotlight] Towards Understanding Camera Motions in Any Video - sy77777en/CameraBench
- 上线时间
- 2025年4月
创作者尚未发布我们可以核实的公开声明。
解决的问题
CameraBench 解决了什么问题？
- 在 1,000 多个由专家标注的视频上评测相机运动理解能力
- 使用官方代码评估分类、视觉问答（VQA）和描述生成
- 在同一个排行榜上比较视觉语言模型与 SfM、SLAM 方法
- 使用 7B、32B 和 72B 三种规模的 Qwen2.5-VL 微调模型
AI 辅助研究 · 数据更新于 1小时前 · 评分方法
完整报告访问
决策前解锁已验证情报
CameraBench is an open-source benchmark, dataset and set of fine-tuned Qwen2.5-VL models for understanding camera motion in video, released with the paper Towards Understanding Camera Motions in Any Video. Computer vision researchers and ML engineers use it to classify, caption and retrieve videos by how the camera moves.
适合谁使用
买家适配度来自已批准的画像和用例证据。搜索量噪音会单独标记。
最适合的工作流
- 用 CameraBench 分析舞蹈视频中相机的运动模式
- 在教学中使用 CameraBench，帮助学生理解相机运动与场景之间的关系
- 开发者用 CameraBench 为视频剪辑软件加入相机运动识别功能
- Classifies camera motion primitives across the public test videos
- Scores video-text matches with VQAScore using the 7B checkpoint
- Generates captions that describe camera movement in a clip
定价实况
供应商说明
Open-source release on GitHub, with model checkpoints and a test set on Hugging Face; no paid plan is listed.
实际成本
Code and weights cost nothing, but running 7B to 72B vision-language models on video needs CUDA GPUs, and the license type is not named on the repository page.
隐藏成本
3 条隐藏成本提醒 - 解锁查看
定价实况
最近更新 2026年10月
起始价格
$0起
免费版可用。
Mindber 只在套餐卡片来自关联定价证据时展示具名套餐。如果套餐数据不完整，页面会回退到已列出的起始价格，而不是虚构套餐名称或 $0 档。
免费版
面向个人和组织的基础功能
Free
- $0USD
- 无限公开/私有仓库；Dependabot 安全与版本更新；每月 2,000 分钟 CI/CD；500MB 软件包存储空间；议题与项目；社区支持
- 无限公开/私有仓库
- Dependabot 安全与版本更新
- 每月 2,000 分钟 CI/CD
- 500MB 软件包存储空间
- 议题与项目
Git 大文件存储
每月 $5，含 50 GB 带宽和 50 GB 存储空间。
$5/月
团队版
面向个人和组织的高级协作功能
$4USD
- $4USD 每用户/月
- 包含免费版的全部功能，另外还有：
- 可使用 GitHub Codespaces
- 仓库规则
- 拉取请求支持多位审查者
- 草稿拉取请求
- 代码所有者
企业版
AI 驱动的开发，并在企业级规模上统一治理
$21USD
- $21USD 每用户/月
- GitHub Enterprise 现已包含 GitHub Copilot 使用权限。了解更多
- 包含团队版的全部功能，另外还有：
- GitHub Copilot 使用权限
- 智能体治理
- 数据驻留
- 企业托管用户
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这个工具如何评分
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创新指数™
它是否新颖、差异明显，并且容易理解？
中等置信度（60%） - 部分子分数证据偏薄。这是什么意思 →
功能性分数™
它是否覆盖买家预期的任务，并且足够稳定？
低置信度（30%） - 部分子分数证据偏薄。这是什么意思 →
数据来源
流量与搜索证明
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最新流量快照
月访问量
645.5M
平均访问时长
--
每次访问页数
--
跳出率
--
流量趋势
来自已关联公开流量证据的月度访问量。
地区分布
主要地区
精确月流量仅付费可见。公开视图只保留份额百分比。
流量来源
来源组合快照
公开视图保留比例快照。较小渠道在付费视图中解锁。
常见问题
只显示已关联的问答条目。空 FAQ 数据不会展示。
社媒提及
这里只显示已关联的公开提及证据。
每月提及数
近 30 天 0 条
| 11月 | 0 |
|---|---|
| 12月 | 1 |
| 1月 | 0 |
| 2月 | 0 |
| 3月 | 0 |
| 4月 | 0 |
| 5月 | 1 |
| 6月 | 1 |
| 7月 | 0 |
| 8月 | 0 |
| 9月 | 0 |
| 10月 | 0 |
显示前 3 条，共 4 条已关联提及。
来源与方法论
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